现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

该代码是C++MongoDB的连接池代码实现。
代码封装了一个连接池类对象，通过该对象提供的连接池来操作MongoDB，提升了性能，减少了数据库连接资源的开销。

该程序主要实现图像的无损压缩，具体算法包括：（1）整数小波变换＋SPIHT无损压缩其中整数小波可以采用JPEG2000提供的5－3小波，也可以采用S＋P变换，本程序均已给出。
（2）DPCM＋算术编码DPCM采用的是JPEG中采用的方法；
（3）JPEG－LS标准JPEG－LS的无损压缩性能非常好，超过JPEG2000。

为使不同频带的电磁波沿着各自的信道传输，在二维介质柱正方格光子晶体中设计了3种典型的信道分路滤波器(CDF)结构。
利用时域有限差分法研究了其特性，得到了各个输出端口对应的传输特性曲线。
各信道分路输出信号在其通带中心频率处强度最大，随远离中心频率向高频或低频移动各信道输出信号强度将迅速衰减。
该类CDF结构各信道分路具有选频性能强，频带中心频率串扰弱，工作波长范围宽等特性，可用作设计窄带带通滤波器、或带阻滤波器等微型器件。
因此，在光子晶体片上的光路设计、波分复用光通信系统设计等方面存在潜在的应用价值。

导航系统教材，本书系统的介绍了各种导航系统的工作原理和惯性导航系统的综合方法和综合后的性能。
重点介绍了惯性导航系统和GPS全球定位系统的有关理论与技术。

详细介绍E+H质量流量计P300的技术性能特点

g.726标准的adpcm的matlab实现，包含编码性能的测评

提高C++性能的编程技术中文PDF非扫描版电子工业出版社EfficientC++DovBulkaDavidMayhew

AnyBody人体建模仿真系统是计算机辅助人类工效学和生物力学分析软件，其计算人体对于环境的生物力学响应，为人机工程学产品性能改进和生物医学工程研究提供了一个新颖的平台。
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AnyBody软件系统是商业化软件中唯一兼具人机工程和生物力学的分析软件，其可以通过导入完整的人体肌肉骨骼模型，用于产品的人类工效学设计。

jmeter可以通过二次开发实现自定义协议的性能测试。
文档介绍了jmeter的代码结构和使用方法

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。